728x90 반응형 Programming52 M1 맥북에 native PyTorch 설치하기 (conda 환경) M1 맥북이 출시된 지 1년 정도가 되었고 그간 소프트웨어를 설치한다거나 프로그래밍을 하는 데 있어서 불편함이 크게 줄어들었다. 그럼에도 머신러닝 관련 라이브러리 설치는 기존 맥 프로와 비교했을 때 다소 불편한 점들이 남아있는 것도 사실이다. 지난 포스팅에서 tensorflow 2.4와 2.5 설치로 M1 맥북에서 native 하게 tensorflow를 실행하는 방법을 정리했었다. 특히, 2.5 버전부터는 M1 맥의 GPU (현재는 비록 1개의 GPU만 가능하지만)를 사용할 수 있게 되었다는 것이 큰 발전이라고 할 수 있다. 2021.04.27 - [Programming/Tips] - [Arm64] M1 맥북에 tensorflow 2.4 설치하기 (conda 환경) 2021.08.15 - [Program.. 2021. 10. 16. 1D Convolutional Neural Network 이해하기 (CNN in numpy & keras) 목차 도입 머신러닝 분야에서 예측 모델을 만드는데 가장 많이 사용되는 신경망 모델은 바로 Convolutional Neural Network(CNN)일 것이다. CNN은 특히 이미지 분류에서 높은 정확도를 보이며 많은 예측 모델의 토대를 이루었다. 반면, 1차원 CNN은 이미지가 아닌 시계열 분석 (time-series analysis)나 텍스트 분석을 하는데 주로 많이 사용된다. 여기에서 1차원이라는 것은 합성곱을 위한 커널과 적용하는 데이터의 sequence가 1차원의 모양을 가진다는 것을 의미한다. 실제 문제에 적용하기에 앞서, 이 포스팅에서는 1차원의 합성곱이 어떻게 이루어지는지 numpy와 keras.layers.Conv1D 를 이용해 알아보도록 하겠다. 우선 필요한 라이브러리를 import한다.. 2021. 8. 27. Feature Importance with Information Gain Table of Contents 1 Description of Problem2 Load data3 Visualizing sensor signals4 Split dataset into features and target5 Clustering algorithm5.1 Principal Component Analysis5.2 k-means clustering5.3 Visualizing clustering results6 Ranking sensors6.1 Helper functions6.2 Information Gain6.3 Ranking Sensors Problem6.3.1 Check how it works (for sensor 0)6.3.2 IG scores for all sensors6.4 Alternati.. 2021. 8. 21. [M1 맥북] GPU에서 tensorflow 실행하기 (tensorflow 2.5 설치) 2021.04.27 - [Programming/Tips] - [Arm64] M1 맥북에 tensorflow 2.4 설치하기 (conda 환경) 2021.10.16 - [Programming/Tips] - M1 맥북에 native PyTorch 설치하기 (conda 환경) 목차 지난 포스팅에서 M1 맥북에어에 tensorflow 2.4를 설치하는 방법을 정리해 보았다. 그리고 최근에 한 단계 버전업 된 tensorflow 2.5가 배포된 것을 보고 설치해 보았다. 실제 설치를 해 보니 2.4보다 절차가 훨씬 간결하고 쉬워진 것을 발견했다. 무엇보다도 이번 버전의 놀라운 점은 tensorflow-metal이라는 plugin 설치를 통해 M1 맥북의 GPU를 사용할 수 있게 되었다는 것이다. 이미 이전 버전에.. 2021. 8. 15. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 13 다음 728x90 반응형
